基于LSTM的辅助动力装置系统辨识与仿真

摘要:

针对民航飞机辅助动力装置的复杂非线性时序特性，依据长短时记忆网络(LSTM)的长时序记忆、非线性关系表达能力，提出一种基于LSTM的辅助动力装置系统参数辨识模型。同时建模过程中考虑作用于辨识参数的多种影响因素，进一步提出基于LSTM的多变量时间序列预测参数辨识模型，解决了传统时序模型难以解决的多变量或者多输入问题。最后利用辅助动力装置试车样本，建立了APU启动阶段的参数辨识模型。仿真结果表明，发动机排气温度EGT温度均方根误差小于4℃，发动机转速百分比N均方根误差小于1，满足辅助动力装置仿真需求。

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